机器学习_Statlog (Heart) Data Set(Statlog (心脏) 数据集)
Statlog (Heart) Data Set(Statlog (心脏) 数据集)
数据摘要：
This dataset is a heart disease database similar to a database already present in the repository (Heart Disease databases) but in a slightly different form
中文关键词：
Statlog,心脏,多变量,分类,UCI,
英文关键词：
Statlog,Heart,Multivariate,Classification,UCI,
数据格式：
TEXT
数据用途：
This data set is used for classification.
数据详细介绍：
Statlog (Heart) Data Set
Abstract: This dataset is a heart disease database similar to a database already present in
the repository (Heart Disease databases) but in a slightly different form
Data Set Information:
Cost Matrix
_______ abse pres
absence 0 1
presence 5 0
where the rows represent the true values and the columns the predicted. Attribute Information:
Attribute Information:
------------------------
-- 1. age
-- 2. sex
-- 3. chest pain type (4 values)
-- 4. resting blood pressure
-- 5. serum cholestoral in mg/dl
-- 6. fasting blood sugar > 120 mg/dl
-- 7. resting electrocardiographic results (values 0,1,2)
-- 8. maximum heart rate achieved
-- 9. exercise induced angina
-- 10. oldpeak = ST depression induced by exercise relative to rest -- 11. the slope of the peak exercise ST segment
-- 12. number of major vessels (0-3) colored by flourosopy
-- 13. thal: 3 = normal; 6 = fixed defect; 7 = reversable defect
Attributes types
-----------------
Real: 1,4,5,8,10,12
Ordered:11,
Binary: 2,6,9
Nominal:7,3,13
Variable to be predicted
------------------------
Absence (1) or presence (2) of heart disease 数据预览：
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数据挖掘考试题目聚类
数据挖掘考试题目——聚类 一、填空题 1、密度的基于中心的方法使得我们可以将点分类为：__________、________ 、_________。 2、DBSCAN算法在最坏的情况下，时间复杂度是__________、空间复杂度是__________。 3、DBSCAN算法的优点是_______、__________________________。 4、DBSCAN算法的缺点是处理_________________、_____________的数据效果不好。 5、DBSCAN算法的参数有：___________、____________。 6、簇的有效性的非监督度量常常可以分为两类：__________、__________，它常采用的指标为__________。 7、簇的有效性的监督度量通常称为___________，它度量簇标号与外部提供的标号的匹配程度主要借助____________。 8、在相似度矩阵评价的聚类中，如果有明显分离的簇，则相似度矩阵应当粗略地是__________。 9、DBSCAN算法的参数确定的基本方法是观察____________________的特性。 10、不引用附加的信息，评估聚类分析结果对数据拟合情况属于__________技术。 答案： 1、核心点边界点噪声点 2、O(n2) O(n) 3、耐噪声能够处理任意大小和形状的簇 4、高维数据变密度的 5、EPS MinPts 6、簇的凝聚性簇的分离性均方差(SSE) 7、外部指标监督指标的熵 8、块对角的 9、点到它的第K个最近邻的距离（K-距离） 10、非监督 二、选择题 1、DBSCAN算法的过程是（B）。 ①删除噪声点。 ②每组连通的核心点形成一个簇。 ③将所有点标记为核心点、边界点和噪声点。 ④将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中。 ⑤为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边。 A：①②④⑤③ B：③①⑤②④ C：③①②④⑤ D：①④⑤②③ 2、如果有m个点，DBSCAN在最坏的情况下的时间复杂度度为（C）。 A O(m) B O(mlogm) C O(m2) D O(logm) 3、在基本DBSCAN的参数选择方法中，点到它的K个最近邻的距离中的K选作为哪一个参数（B）。 A Eps B MinPts C 质心 D 边界
常用机械制图手工绘图工具及使用技巧
常用机械制图手工绘图工具及使用 技巧 熟练掌握常用的绘图工具使用技巧,对于提高手工绘图的质量和速率有重要意义。 —、常用绘图工具 （1）（图板）画图时，需将图纸平铺在图纸上，所以，图板的表面必须平整、光洁、且富有弹性。图板 的左侧边称为导边，必须平直。常用的图板规格有0号、1号和二号三种。 （2）丁字尺丁字尺主要用于画水平线，它由尺头和尺身组成。尺头和尺身的连接处必须牢固，尺头的 内侧边与尺身的上边（称为工作边）必须垂直。使用时，用左手扶住尺头，将尺头的内侧边紧贴图板的 导边，上下移动丁字尺，自左向右可画出一系列不同位置的水平线，如图1–18a所示。 （3）三角板三角板有45°-90°角和30°-60°-90°角的各一块。将一块三角板与丁字尺配合使用，自下而上 可画出一系列不同位置的直线，如图1-18b所示；还可画与水平线成特殊角度如30°、45°、60°的倾斜线，如图1-18c所示将两快三角板与丁字尺配合使用，可画出与水平线成15°、75°的倾斜线，如图2所示。两块三角板互相配合使用，可任画已知直线的水平线或垂直线，如图3所示。 图1用丁字尺和三角板画线 图2画15度75度斜线 图3画已知直线平行线和垂直线 二、分规、比例尺 (1)分规分规是用来量取尺寸、截取线段、等分线段的工具。分规的两腿端部有钢针，当两腿合龙时， 两针尖应重合于一点，如图4所示。图5所示为用分规在比例尺上量取尺寸（图5a），然后在线上连续截取等长线段（图5b）的方法若欲将图5c所示的AB线段四等分，可先任凭自测估计，将分规的两针 尖开到约为AB/4进行试分，如有剩余（或不足）时，再将针尖间的距离张大（或缩小）e/4，e为剩余或不足量，再进行试分，直到满意为止。用试分法也可等分圆或圆弧。 (2)比例尺比例尺的三个棱面上有六种不同比例的刻度，如1：100、1：200等，可用于量取不同比例的 尺寸。 图5分规画法 三、圆规圆规是用来画圆或圆弧的工具。圆规固定腿上的钢针具有两种不同形状的尖端：带台阶的尖端是画圆货圆弧时定心用的；带锥形的尖端可作分规使用。活动腿上有肘形关节，可随时装换铅芯插脚、 鸭嘴脚及作分规用的锥形钢针插脚，如图6所示。 图6圆规及附件 画圆或圆弧时，要注意调整钢针在固定腿上的位置，使两腿在合龙时针尖比铅芯稍长些，以便将针尖全部扎入内，如图7a所示；按顺时针方向转动圆规，并稍向前倾斜，此时，要保证针尖和笔尖均垂直纸 面，如图7b所示；画大圆时，可接上延长杆后使用，如图7c所示。 图7圆规用法 四、曲线板曲线板是绘制非圆曲线的常用工具。画线时，先徒手将各点轻轻地连成曲线，如图8a所示；然后在曲线板上选取曲率相当的部分，分几段逐次将各点连成曲线，但每段都不要全部描完，至少留出后两点间的一小段，使之与下段吻合，以保证曲线的光滑连接，如图8b所示。 图8非圆曲线的描绘 五、铅笔(1)铅笔的型号及应用绘图铅笔分软与硬两种型号，字母“B”表示软铅笔，字母“H”表示硬铅芯。“B” 之前的数值越大，表示铅芯越硬。 之前的数值越大，表示铅芯越软；“H” 字母“HB”表示软硬适中的铅芯。 图9修磨铅笔的方法
《数据挖掘》试题与标准答案
一、解答题（满分3０分，每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集;再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2.时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有: １)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 ２）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Ｒegressiｖe，简称AR)模型、移动回归模型(Ｍovｉng Ａveｒage,简称ＭＡ）或自回归移动平均(Aｕto Regrｅssive Moｖiｎg Aｖeraｇe，简称AＲMＡ)模型进行分析预测。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。
生活机器人作文
生活机器人作文 一阵阵悦耳的“沙沙”声传来，我从睡梦中苏醒。睁开眼看见一个小巧可爱的机器人正低着头专心致致地扫着地。这就是我精心设计的“生活机器人”。她的头方方的，身体圆滚滚的，头上还有两个像小瓢虫一样的可爱触角。 “生活机器人”操作起来方便简单。她全身上下只有一个按钮开关，只要按下开关，她就自动转换为语音系统操控，通过主人的语音指令，能迅速的开始工作。机器人不但用处大，而且耗能少。当体能不足时，只要给她一勺糖，她便又活蹦乱跳地恢复体能了。 她是名副其实的“家务小能手”，只要我一声令下，她就可以把许多乱七八糟的事情安排得井井有条。她的动作像闪电一样快，或许是她不再用“脚”去走路的缘故吧。你瞧，她靠背上旋转的“电风扇”飞了起来，根据控制系统里的“家务导航”，按设定计划进行，而不用再花时间去思考了。人一小时才能做完的事，她一眨眼的工夫就可以完成。经过她的清扫，整栋房子找不到一丁点儿灰尘。 她最大的优点是能像人一样正常思考，读懂我的心思呢！有一次我去买钢笔，但当我面对文具店一排排各式各样的钢笔时，却又不知怎么选。正当我苦恼时，“生活机器人”读懂了我的心思，对我说：“主人，还有我呢！我一定会挑选出你满意的物
品。”我喜出望外，有了我的机器人，做什么事都那么省心啊！机器人迅速锁定目标搜索起来，没一会儿，她就找出了我最想要的那支钢笔，出色地完成了任务。 机器人就这样形影不离的陪伴在我们身边，成为了我们最亲密的伙伴。生活机器人作文2 机器人诞生已有40余年，但对于到底什么是机器人，仍是仁者见仁、智者见智。机器人尚没有一个准确的定义，但有一点可以确定，那就是机器人不一定长得像人，但能像人一样工作。 20世纪50年代，工业机器人为解决单调、重复的体力劳动和提高产品质量而诞生，在高温、有毒等工人不宜久留的、工作环境中，机器人可以发挥其独特优势。 在工业机器人飞速发展的同时，在非制造业领域对机器人技术应用的研究和开发也非常活跃，这被称为特种机器人技术。机器人以及其他智能机器将在空间和海洋探索、农业及食品加工、采掘、建筑、医疗、服务、交通运输、军事等领域具有广阔的市场前景。 与工业机器人及自动化装备相比，特种机器人与环境的交互作用更加复杂，控制更加困难，因此它对智能化程度要求更高。人们发展了各种特种机器人和智能机器，如仿人机器人、仿生机器人、微机器人、医疗机器人、水下机器人、移动机器人、军用机器人、空间机器人、农林机器人等。它们从外观上看已经远远脱离了最初工业机器人的形状，其智能和功能也大大超出了工业
(完整word版)各种聚类算法介绍及对比
一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1）层次法（Hierarchical methods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为：自下底向上和自上向下，即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法（agglomerative和divisive），也可以理解为自下而上法（bottom-up）和自上而下法（top-down）。自下而上法就是一开始每个个体（object）都是一个 类，然后根据linkage寻找同类，最后形成一个“类”。自上而下法就是反过来，一开始所有个体都属于一个“类”，然后根据linkage排除异己，最后每个个体都成为一个“类”。这两种路方法没有孰优孰劣之分，只是在实际应用的时候要根据数据特点以及你想要的“类”的个数，来考虑是自上而下更快还是自下而上更快。至于根据Linkage判断“类” 的方法就是最短距离法、最长距离法、中间距离法、类平均法等等（其中类平均法往往被认为是最常用也最好用的方法，一方面因为其良好的单调性，另一方面因为其空间扩张/浓缩的程度适中）。为弥补分解与合并的不足，层次合并经常要与其它聚类方法相结合，如循环定位。 2）Hierarchical methods中比较新的算法有BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies利用层次方法的平衡迭代规约和聚类）主要是在数据量很大的时候使用，而且数据类型是numerical。首先利用树的结构对对象集进行划分，然后再利用其它聚类方法对这些聚类进行优化；ROCK（A Hierarchical Clustering Algorithm for Categorical Attributes）主要用在categorical的数据类型上；Chameleon（A Hierarchical Clustering Algorithm Using Dynamic Modeling）里用到的linkage是kNN（k-nearest-neighbor）算法，并以此构建一个graph，Chameleon的聚类效果被认为非常强大，比BIRCH好用，但运算复杂度很高，O(n^2)。 2、层次聚类的流程 凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。绝大多数层次聚类属于凝聚型层次聚类，它们只是在簇间相似度的定义上有所不同。这里给出采用最小距离的凝聚层次聚类算法流程： (1) 将每个对象看作一类，计算两两之间的最小距离； (2) 将距离最小的两个类合并成一个新类； (3) 重新计算新类与所有类之间的距离； (4) 重复(2)、(3)，直到所有类最后合并成一类。
各种聚类算法的比较
各种聚类算法的比较 聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地小；不同类对象之间的相似度尽可能地大。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自数据挖掘中的聚类分析研究综述这篇论文。 1、层次聚类算法 1.1聚合聚类 1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link:最近距离、Complete-Link：最远距离、Average-Link：平均距离 1.1.2最具代表性算法 1）CURE算法 特点：固定数目有代表性的点共同代表类 优点：识别形状复杂，大小不一的聚类，过滤孤立点 2）ROCK算法 特点：对CURE算法的改进 优点：同上，并适用于类别属性的数据 3）CHAMELEON算法 特点：利用了动态建模技术 1.2分解聚类 1.3优缺点 优点：适用于任意形状和任意属性的数据集；灵活控制不同层次的聚类粒度，强聚类能力 缺点：大大延长了算法的执行时间，不能回溯处理 2、分割聚类算法 2.1基于密度的聚类 2.1.1特点 将密度足够大的相邻区域连接，能有效处理异常数据，主要用于对空间数据的聚类
1）DBSCAN：不断生长足够高密度的区域 2）DENCLUE：根据数据点在属性空间中的密度进行聚类，密度和网格与处理的结合 3）OPTICS、DBCLASD、CURD：均针对数据在空间中呈现的不同密度分不对DBSCAN作了改进 2.2基于网格的聚类 2.2.1特点 利用属性空间的多维网格数据结构，将空间划分为有限数目的单元以构成网格结构； 1）优点：处理时间与数据对象的数目无关，与数据的输入顺序无关，可以处理任意类型的数据 2）缺点：处理时间与每维空间所划分的单元数相关，一定程度上降低了聚类的质量和准确性 2.2.2典型算法 1）STING：基于网格多分辨率，将空间划分为方形单元，对应不同分辨率2）STING+：改进STING，用于处理动态进化的空间数据 3）ＣＬＩＱＵＥ：结合网格和密度聚类的思想，能处理大规模高维度数据4）WaveCluster：以信号处理思想为基础 2.3基于图论的聚类 2.3.1特点 转换为组合优化问题，并利用图论和相关启发式算法来解决，构造数据集的最小生成数，再逐步删除最长边 1）优点：不需要进行相似度的计算 2.3.2两个主要的应用形式 1）基于超图的划分 2）基于光谱的图划分 2.4基于平方误差的迭代重分配聚类 2.4.1思想 逐步对聚类结果进行优化、不断将目标数据集向各个聚类中心进行重新分配以获最优解
机器人与未来人的生活
浅谈机器人的发展与人类未来生活前言：生产力在不断进步，推动着科技的进步与革新，以建立更加合理的生产关系。自工业革命以来，人力劳动已经逐渐被机械所取代，而这种变革为人类社会创造出巨大的财富，极大地推动了人类社会的进步。时至今天，机电一体化，机械智能化等技术应运而生并已经成为时代的主旋律。人类充分发挥主观能动性，进一步增强对机械的利用效率，使之为我们创造出愈加巨大的生产力，并在一定程度上维护了社会的和谐。机器人的出现是人类在利用机械进行社会生产史上的一个里程碑。 那么下面我谈一下就人们很关心的问题，为什么要发展机器人?那么简单说，机器人有三个方面是我们必要去发展的理由:一个是机器人干人不愿意干的事，把人从有毒的、有害的、高温的或危险的，这样的环境中解放出来，同时机器人可以干不好干的活，比方说在汽车生产线上我们看到工人天天拿着一百多公斤的焊钳,一天焊几千个点，就重复性的劳动，一方面他很累，但是产品的质量仍然很低；另一方面机器人干人干不了的活，这也是非常重要的机器人发展的一个理由，比方说人们对太空的认识，人上不去的时候，叫机器人上天，上月球，以及到海洋，进入到人体的小机器人，以及在微观环境下，对原子分子进行搬迁的机器人，都是人们不可达的工作。上述方面的三个问题，也就是说机器人发展的三个理由。 机器人的研制与人类的生活密切相关，比如有类人机器人、娱乐机器人、空间机器人、工业机器人、水下机器人等等。这些机器人都给人类生活带来了很多便利。 美国伊利诺伊州西北大学的研究人员开发出一种触觉装臵，它就像老鼠和海豹的胡须一样，可以感知周围的物体。研究小组还成功测量了另外一种塑料胡须的弯曲动作，它们像海豹的胡须一样，可以精确地反映出流水的变化。 今天，大多数机器人是通过电缆、太阳能电池板或电池获取能量。但是，在未来，机器人将不必依靠电网、日照，也不需要人工协助。 专家认为，和野生动物觅食的方式一样，未来的机器人也可以自己觅食，满足能量需要 现在有些科学家正在从事一项研究，他们将为智能机器人植入一种“人造染色体”，这样机器人与人类一样将拥有自己的“基因代码”，进而与人类一样有喜怒哀乐。 当机器人有了“性别”，也就有了雌雄机器人“相爱”的可能，它们“染
《机器人改善我们的生活》阅读练习及答案
机器人改善我们的生活 ①从儿童玩伴到老人关爱陪护，从外卖订餐送餐到银行业务办理，从扫地、擦窗到物流服务，从驾校的机器人教结到代替或者协助人类进行安防、巡检的安防机器人，可以说只要是能产生大量数据的行业，人工智能（英文缩写为A1）都实现了完美的尝试，并改善了我们的生活。这些能够实现24小时工作的机器人，让人看得见，也能摸得着，让人们充分享受看随之而来的便利。 ②京东开启无人机时代。当前，你有可能会看到这样一幅景象：一架无人机缓缓降落在快递送货站点。你可能会以为这仅仅是一场自拍的结束，实则不然，这是顾客订购的货物到了，进行配送的虽然不是快递小哥，但这个“快递员”也非常准时。京东无人机在2016年经历了多地、多次的成功试运营后，2017年进入了高速发展期，启动了无人机日常配送运营，开始为周边的农村用户提供便捷的最后一公里配送服务。 ③我国第一辆无人公交车在深圳开始试运行。2017年12月2日，4台“阿尔法巴智能驾驶公交系统”的深圳巴士集团公交车在福田保税区首发试运行。这是全球首次在开放道路上进 行的智能驾驶公交试运行。该系统是一个整体解决方案，能够实时 ．．对其他道路使用者和突发做出反应，它的安全性，可靠性已经完全符合公交试运行的要求。并且它还具备人工和智能驾驶两种模式，可根据实际需求进行切换。 ④医疗人工智能堪比权威专家。上海有多家医院，已成功地将人工智能应用到医学影像识别、疾病辅助诊断、外科手术、基因测序等方面，成为医生的“超级助手”。智能化机器看似无情无义，但诊断起来却是有理有据，它能够帮助医生结合既往病历，为患者制定出规范化的治疗方案。一些患者不必再长途跋涉来医院就诊，只需把相关信息通过网络发送到机器终端，智能机器会综合大数据已有的信息进行判断，并及时把诊断结果反馈给患者。同时，它还大大提升了疾病随访和并发症监控的效率及准确度。 ⑤水下机器人大显身手。“水下机器人”也称作无人遥控潜水器，是一种工作于水下的极限作业机器人。它的活动范围大，在水下停留时间长，可以在水中做全方位的机动，还能钻入民居、古井等潜水员无法进入的地方寻找目标和拍摄画面，在紧急教援、水下勘探，考古发掘和文物修复等复杂作业中常大显身手。 ⑥绘画机器人Andy。美图秀秀中的Andy运用人脸识别技术和图像分割技术，辨识脸部、头发以及身体各区块。通过对大量插画资料的分析和学习，构建出不同应用场景的图像生成模型，只要上传一张自拍照，Andy就能画出不同风格的插画像，风格多变。人工一般需要好几个小时才能完成的人物插画图，Andy只需短短几秒就能搞定。
数据挖掘实验报告-聚类分析
数据挖掘实验报告（三） 聚类分析 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1、掌握k-means 聚类方法； 2、通过自行编程，对三维空间内的点用k-means 方法聚类。 二、实验设备 PC 一台，dev-c++5.11 三、实验内容 1.问题描述： 立体空间三维点的聚类. 说明：数据放在数据文件中(不得放在程序中)，第一行是数据的个数，以后各行是各个点的x,y,z 坐标。 2.设计要求 读取文本文件数据，并用K-means 方法输出聚类中心 3. 需求分析 k-means 算法接受输入量k ；然后将n 个数据对象划分为 k 个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心，而对于所剩下的其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类。然后，再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值），不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数，具体定义如下： 2 1∑∑=∈-=k i i i E C p m p (1) 其中E 为数据库中所有对象的均方差之和，p 为代表对象的空间中的一个点，m i 为聚类C i 的均值(p 和m i 均是多维的)。公式(1)所示的聚类标准，旨在使所获得的k 个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 四、实验步骤 Step 1.读取数据组，从N 个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心； Step 2.循环Step 3到Step 4直到每个聚类不再发生变化为止； Step 3.根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分； Step 4.重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）。 代码 #include
常用机械部件与工具的认识和使用
实训1 常用机械部件与工具的认识和使用 知识引导： 随着社会信息化的加速，图文信息设备大量地应用于办公自动化领域。其设备可分为计算机类（各种类型计算机、计算机网络系统、图文处理设备、电子会议设备等）、通信设备类（电话、传真机、局域网、程控交换机等）和办公机械类（复印机、打印机、绘图仪、扫描仪、投影机、桌面轻印刷系统、碎纸机、装订机等）。在各类设备的日常使用、保养与维护中，拆解和维护维修设备时经常要用到各种工具，常用的拆解维护工具有：螺丝刀、镊子、排刷、吹气球、脱脂棉等，常用的维护维修工具有：各式钳子、扳手、万用表、电烙铁等。另外，各类图文信息设备上都离不开各种连接和固定用的螺丝、卡簧等机械部件。 实训仪器及耗材： 工具箱，机械部件，如各类螺丝、螺栓和螺母、平垫片等。 实训目的： 本实训目的在于认识各种螺丝、卡簧等机械部件，认识拆解和维护维修设备常用的工具，熟悉工具的作用和正确的使用方法，并练习各类工具的使用。 实训要求： 1、认识螺丝、卡簧等机械部件。 2、认识常用工具的形状、名称和基本用途。 3、知道常用工具的正确使用方法。 4、练习使用常用的各类工具。
实训步骤： 1、通过讲解和展示认识工具箱中的各类工具和常用机械部件。 2、通过讲解和演示操作对工具的作用和正确使用方法进行了解和掌握。 3、将各类机械零件和工具的用途填写在表格中。 4、动手练习使用常用工具，如：螺丝刀、尖嘴钳等。 机械部件与工具展示： 螺丝 在图文信息设备上，螺丝用的非常多。螺丝有很多种类，要根据它的用途的不同，选择对应的使用方法。一般的，小的叫做螺丝，大的叫做螺栓。从螺丝的正上方看到的头部形状分为两种：一字螺丝（－）和十字螺丝（＋）。如图1-1所示。 图1-1 一字螺丝和十字螺丝 小螺丝 直径在1mm－8mm的小型螺丝叫做小螺丝。表面涂黑的小螺丝叫“黑螺丝”，表面镀银色的的小螺丝叫“化妆螺丝”。小螺丝用于不需要太费力的部件的安装等。 黑螺丝主 图1-2 小螺丝
聚类算法比较
聚类算法: 1. 划分法：K-MEANS算法、K-M EDOIDS算法、CLARANS算法； 1）K-means 算法： 基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 K-Means聚类算法主要分为三个步骤： (1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心 (2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离，将每个点聚类到离该点最近的聚类中去 (3)第三步是计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心 反复执行(2)、(3)，直到聚类中心不再进行大范围移动或者聚类次数达到要求为止 下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果，这里k取2： (a)未聚类的初始点集 (b)随机选取两个点作为聚类中心 (c)计算每个点到聚类中心的距离，并聚类到离该点最近的聚类中去 (d)计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心 (e)重复(c),计算每个点到聚类中心的距离，并聚类到离该点最近的聚类中去 (f)重复(d),计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心 优点： 1.算法快速、简单; 2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的; 3.时间复杂度近于线性，而且适合挖掘大规模数据集。 缺点： 1. 在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。 2. 在 K-means 算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。这个初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。
聚类分析方法
第一章Microarray 介绍 1.1 生物信息处理 基于对生物体“硬件”和“软件”的认识 ,提出暂时地撇开生物的物理属性 ,着重研究其信息属性 ,从而进入到生物信息处理 (关于生命硬件的信息和软件的信息 ,即生理信息和生命信息 )的一个分支 ,生物信息学。于是 ,为揭开生命之秘、揭示与生命现象相关的复杂系统的运作机制打开一条新的途径。 什么是生物信息处理 生物信息处理的英文是Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ。 1994年初 ,诺贝尔医学奖获得者美国教授Ｍ·罗德贝尔发表一篇评论 ,题为《生物信息处理 :评估环境卫生的新方法》。他认为生物信息处理是在基因数据库基础上 ,计算机驱动的能快速获得表达基因部分序列的方法。通过ＭＥＤＬＩＮＥ数据库 ,可以查阅到很多与生物信息处理 (Ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ)有关的记录，其中ＪＦＡｉｔｏｎ认为生物信息处理是基于计算机的数据库和信息服务;ＲＰＭｕｒｒａｙ认为生物信息处理包括两方面：第一是大量现存数据的自动化处理 ,第二是新的信息资源的生成；ＤＢｅｎｔｏｎ在题为《生物信息处理———一个新的多学科工具的原理和潜力》的文章中说 ,生物信息处理的材料是生物学数据 ,其方法来自广泛的各种各样的计算机技术。其方法来自广泛的各种各样的计算机技术。近年来 ,生物学数据在爆炸式增长 ,新的计算机方法在不断产生。这些方法在结构生物学、遗传学、结构化药品和分子演变学中是研究工作进展的基础。如果生物医学工程要在各个领域都从研究进展中获取最大好处 ,那么生物学数据健全的基础设施的开发与维护是同等重要的。尽管生物信息处理已经作出重要贡献 ,但是在它成熟时就会面临更大的需求在爆炸式增长 ,新的计算机方法在不断产生。这些方法在结构生物学、遗传学、结构化药品和分子演变学中是研究工作进展的基础。如果生物医学工程要在各个领域都从研究进展中获取最大好处 ,那么生物学数据健全的基础设施的开发与维护是同等重要的。尽管生物信息处理已经作出重要贡献 ,但是在它成熟时就会面临更大的需求。
机器人课件
第一单元认识机器人 我们知道，随着科学的不断发 展，不论是现代高端科技中还是在我 们日常生活中，机器人都开始开始承 担越来越重要的角色。下面就让我们 一起走进机器人，认识机器人。 其实，我们很多人在很早就接触过机器人，只是没有意识到而已。一下这些是否还记得呢？ 绿色带花纹，只要拧 紧发条，青蛙可在地板上扑 腾好一阵子。还记得小时候 和伙伴们一块玩铁青蛙是 的乐趣吗？ 铁青蛙
遥控车 以上这些机器人是否很熟悉？这些只不过是机器人的冰山一角，机器人大家庭还有很多奇能异士，让我们慢慢欣赏！ 想一想： 我们日常生活中接触或在荧幕上看见过哪些机器人呢？
我国机器人的诞生 那么，我国机器人是从什么时候开始的呢？其实，机器人早在我国三国时期就已出现，蜀汉丞相诸葛亮的妻子黄月英发明了一种运输工具，木牛流马。史载建兴九年至十二年（231年－234年）诸葛亮在北伐时所使用，其载重量为“一岁粮”，大约四百斤以上，每日行程为“特行者数十里，群行三十里”，为蜀国十万大军提供粮食。 斗转星移，时至现代。 计算机技术飞速发展，现代 仿生机器人出现。其理 论基础是人工智能，这门学科以计算机技术和机器人技术为基础，综合性强，旨在创造出具有智慧的机器。 机器人发展的几个重要时刻 公元前1400年，巴比伦人发明了漏壶， 这是一种利用水流计量时间的计时器，他也被 认为是历史上最早的机械设备之一。在公元 270年，古希腊发明家特西比乌斯（Csestibus）
发明了一种采用活灵活现的人物造型指针指示时间的水钟，他也因此成名。 莱昂纳多·达·芬奇 （Leonardo DaVinci）设计了一 种发条骑士，试图让它能够坐 直身子、挥动手臂以及移动头 部和下巴。这个机器人是否曾 被造出来并不能确定，但根据 其设计或许能够造出第一个人 形机器人。 1966年，斯坦福大学人工智能研究中心（The Artificial Intelligence Center at the Stanford Research Center）开始了谢克机器人（Shake The Robot）的研发工作，这是第一台移动机器人，它被赋予了有限的观察和环境建模能力，控制它的计算机要填满整个房间。 1997年，小个头的“旅居者”探测器（Sojourner Rover）开 始了自己的火星科研任务，它的最高行走时 速为0.02英里，这台机器人探索了自己着陆 点附近的区域，并在之后三个月中拍摄了 550张照片。
一种基于K-Means局部最优性的高效聚类算法
ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.wendangku.net/doc/d91019797.html, Journal of Software, Vol.19, No.7, July 2008, pp.1683?1692 https://www.wendangku.net/doc/d91019797.html, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2008.01683 Tel/Fax: +86-10-62562563 ? 2008 by Journal of Software. All rights reserved. ? 一种基于K-Means局部最优性的高效聚类算法 雷小锋1,2+, 谢昆青1, 林帆1, 夏征义3 1(北京大学信息科学技术学院智能科学系/视觉与听觉国家重点实验室,北京 100871) 2(中国矿业大学计算机学院,江苏徐州 221116) 3(中国人民解放军总后勤部后勤科学研究所,北京 100071) An Efficient Clustering Algorithm Based on Local Optimality of K-Means LEI Xiao-Feng1,2+, XIE Kun-Qing1, LIN Fan1, XIA Zheng-Yi3 1(Department of Intelligence Science/National Laboratory on Machine Perception, Peking University, Beijing 100871, China) 2(School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China) 3(Logistics Science and Technology Institute, P.L.A. Chief Logistics Department, Beijing 100071, China) + Corresponding author: E-mail: leiyunhui@https://www.wendangku.net/doc/d91019797.html, Lei XF, Xie KQ, Lin F, Xia ZY. An efficient clustering algorithm based on local optimality of K-Means. Journal of Software, 2008,19(7):1683?1692. https://www.wendangku.net/doc/d91019797.html,/1000-9825/19/1683.htm Abstract: K-Means is the most popular clustering algorithm with the convergence to one of numerous local minima, which results in much sensitivity to initial representatives. Many researches are made to overcome the sensitivity of K-Means algorithm. However, this paper proposes a novel clustering algorithm called K-MeanSCAN by means of the local optimality and sensitivity of K-Means. The core idea is to build the connectivity between sub-clusters based on the multiple clustering results of K-Means, where these clustering results are distinct because of local optimality and sensitivity of K-Means. Then a weighted connected graph of the sub-clusters is constructed using the connectivity, and the sub-clusters are merged by the graph search algorithm. Theoretic analysis and experimental demonstrations show that K-MeanSCAN outperforms existing algorithms in clustering quality and efficiency. Key words: K-MeanSCAN; density-based; K-Means; clustering; connectivity 摘要: K-Means聚类算法只能保证收敛到局部最优,从而导致聚类结果对初始代表点的选择非常敏感.许多研究 工作都着力于降低这种敏感性.然而,K-Means的局部最优和结果敏感性却构成了K-MeanSCAN聚类算法的基 础.K-MeanSCAN算法对数据集进行多次采样和K-Means预聚类以产生多组不同的聚类结果,来自不同聚类结果的 子簇之间必然会存在交集.算法的核心思想是,利用这些交集构造出关于子簇的加权连通图,并根据连通性合并子 簇.理论和实验证明,K-MeanScan算法可以在很大程度上提高聚类结果的质量和算法的效率. 关键词: K-MeanSCAN;基于密度;K-Means;聚类;连通性 中图法分类号: TP18文献标识码: A ? Supported by the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2006AA12Z217 (国家高技术研究发 展计划(863)); the Foundation of China University of Mining and Technology under Grant No.OD080313 (中国矿业大学科技基金) Received 2006-10-09; Accepted 2007-07-17
机器人在日常生活中的应用_高二作文
机器人在日常生活中的应用 机器人是由计算机技术,传感技术,以及一些能活动的零件组成.简单的说,机器人就是具有人工智能的机器.有些机器人具有人类的形状及特点,它帮助主人做家务，看孩子。 它是一个安全的保险箱，多少钱放在它那里你都可以放心，即使机器人被窃去了，不用担心，它马上就会回家了。因为它会变大缩小来使自己脱身，然后，用它自己的思维判断找到回家的路。 它是一个知识渊博的老师，它可以教你各种国家的语言、历史、文化、风俗、地理以及一些伟人的事迹，这会让你受益非浅的。若是学习上的问题，它也可以帮助你。 它还是一个技术高超的医生，如果你生病了，它会根据你病情的轻重来决定为你买什么药，等它从药店买好药后，他会时刻提醒你吃药。若它觉得你的病情太严重，它会立刻背上你去医院就诊。 机器人是根据它工作需要而设计身躯的，不同的场合有不同的机器人：下水道清理机器人，有毒有害气体场合机器人，深水作业机器人，高空作业机器人，高温场合机器人，人们无法到达的场所的机器人。 下水道清理机器人的脑袋尖尖的，身子涂了一层油，滑溜溜的，浑身“长”满刷子。它钻进下水道里，用全身“长”满刷子的身子蹭着下水道的墙壁，然后，从身体里“伸”出两个手臂，
抓住下水道里的垃圾，把它“吃”进“肚子”里，等它全部清理完，工人们就可以清理机器人“肚子”里的垃圾了。 有毒有害气体场合的机器人的脑袋上罩着一个透明的防毒气罩，身着防毒衣，眼睛是两台摄像机。别以为机器人刀枪不入，其实一些毒气也会腐蚀机器人的零件，所以要加以保护。机器人走进有毒有害气体场合开始了它的工作。例如：专家发现了一座金字塔，但是因为时间太长久了，散发出了一种对人体有害的气体，这就需要这种机器人来完成。机器人进入金字塔后，先用摄像机拍摄下它所看到的景象，用所看到的景物描绘出一个这个金字塔大致的地图，使以后研究这座金字塔的人更加的方便、快捷。 深水作业机器人的全身像一条鱼一般，行动十分轻快，眼睛既是照明灯又是摄像机。它作业的时候，潜到海底的几千米，去探测一下海底的生物、石油以及几千年以前沉没的船只，它都可以一一搜索到。它还可以实行救援工作，如果一个人或者一艘船坠入水中，它接到命令后，会及时潜到深水中抢救的，这种机器人不仅给探测工作带来了方便，也给救援工作带来了方便。 高空作业机器人差不多和人一样，不过它的体重比一般人轻一点。它可以为人们建筑起摩天大楼、铁塔以及空间站，擦那些高高的人们擦不到的玻璃，这些都是这个机器人的作用，这个机器人也十分贴近我们的生活。 总之，在日常生活中不同的场所有不同的机器人，由它们去完成不同的工作，为人类做出不同的贡献。
聚类比较
聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。摘自数据挖掘中的聚类分析研究综述这篇论文。 1、层次聚类算法 1.1聚合聚类 1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link:最近距离、Complete-Link：最远距离、Average-Link：平均距离 1.1.2最具代表性算法 1）CURE算法 特点：固定数目有代表性的点共同代表类 优点：识别形状复杂，大小不一的聚类，过滤孤立点 2）ROCK算法 特点：对CURE算法的改进 优点：同上，并适用于类别属性的数据 3）CHAMELEON算法 特点：利用了动态建模技术 1.2分解聚类 1.3优缺点
优点：适用于任意形状和任意属性的数据集；灵活控制不同层次的聚类粒度，强聚类能力缺点：大大延长了算法的执行时间，不能回溯处理 2、分割聚类算法 2.1基于密度的聚类 2.1.1特点 将密度足够大的相邻区域连接，能有效处理异常数据，主要用于对空间数据的聚类 2.1.2典型算法 1）DBSCAN：不断生长足够高密度的区域 2）DENCLUE：根据数据点在属性空间中的密度进行聚类，密度和网格与处理的结合 3）OPTICS、DBCLASD、CURD：均针对数据在空间中呈现的不同密度分不对DBSCAN作了改进 2.2基于网格的聚类 2.2.1特点 利用属性空间的多维网格数据结构，将空间划分为有限数目的单元以构成网格结构； 1）优点：处理时间与数据对象的数目无关，与数据的输入顺序无关，可以处理任意类型的数据 2）缺点：处理时间与每维空间所划分的单元数相关，一定程度上降低了聚类的质量和准确性 2.2.2典型算法 1）STING：基于网格多分辨率，将空间划分为方形单元，对应不同分辨率 2）STING+：改进STING，用于处理动态进化的空间数据 3）ＣＬＩＱＵＥ：结合网格和密度聚类的思想，能处理大规模高维度数据 4）WaveCluster：以信号处理思想为基础 2.3基于图论的聚类 2.3.1特点 转换为组合优化问题，并利用图论和相关启发式算法来解决，构造数据集的最小生成数，再逐步删除最长边 1）优点：不需要进行相似度的计算 2.3.2两个主要的应用形式 1）基于超图的划分 2）基于光谱的图划分 2.4基于平方误差的迭代重分配聚类 2.4.1思想 逐步对聚类结果进行优化、不断将目标数据集向各个聚类中心进行重新分配以获最优解2.4.2具体算法 1）概率聚类算法 期望最大化、能够处理异构数据、能够处理具有复杂结构的记录、能够连续处理成批的数据、具有在线处理能力、产生的聚类结果易于解释 2）最近邻聚类算法——共享最近邻算法SNN 特点：结合基于密度方法和ROCK思想，保留K最近邻简化相似矩阵和个数 不足：时间复杂度提高到了O(N^2) 3）K-Medioids算法 特点：用类中的某个点来代表该聚类